基于NSCT的CT与MRI图像融合算法的研究

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1、南京航空航天大学硕士学位论文摘要CT和MRI图像融合技术可以将CT和MRI两种图像信息综合在一起，充分利用两种图像的互补性，获得更丰富的信息，为临床诊断和治疗提供更有效的帮助。本文首先介绍了CT与MRI图像融合的意义和方法，并对像素级融合方法中的拉普拉斯金字塔融合法和小波变换融合法进行了深入的研究。拉普拉斯金字塔融合法可以提供图像的多分辨率信息，但不包含方向性信息；小波变换融合法虽然具有了方向信息，但只有三个方向的信息，不能最优地表示光滑曲线的奇异性。针对上述两种方法存在的问题，论文详细研究了NSCT(Nonsubsamp

2、ledContourletTransform)图像变换理论，并对CT图像进行了分解实验，说明了NScT图像交换理论可以充分挖掘源图像的方向信息，体现了多尺度、多方向性，并且由于NSCT的平移不变性，可有效地避免吉布斯现象。另外，论文研究了图像融合规则，并通过实验验证了不同尺度图像融合规则选取的重要性。从而进一步提出了基于NScT和PCNN(PulseCoupledNeuralNetwork)的图像融合算法。该算法利用NSCT变换的多尺度、多方向性及平移不变性，采用图像均值作为PCNN对应神经元的链接强度，并结合局部能量信息

3、，对CT和MRI图像进行融合。通过对融合结果的评价，表明本文提出的融合方法可以获得骨骼和软组织均较清晰的CT与MRI图像融合结果。关键词：图像融合，NSCT，PCNN，CT，MRI，融合质量评价基于NScT的CT与MRI图像融合算法的研究ABSTRACTCTandMRIimagefusiontechniquecansynthesizeinformationofCTandMRIimages．Byusingcomplementaryinformationoftwoimagesadequately,thefusionimageC

4、allacquiremoreabundantinformation,andprovidehelpforclinicaldiagnosisandthempyFirstly,themeaningandmethodsofCTandMRIimagefusiontechnologyRreintroducedinthispaper．Laplacianpyramidimagefusionalgorithmandthewaveletimagefusionalgorithminthepixellevelimagefusionalgorith

5、msaleresearched．LaplacianpyraⅡlidfusionalgorithmCallprovidethemultiresolutioninformationofimage，butitdoesn’tcontainthedirectioninformation．Thewaveletfusionalgorithmcontainsthederectioninformation,butithasonlythreedirectioninformation，SOitcannotexpressthestrangenes

6、sofsmoothcBrve．Contraposetheproblemsofabovetwoimagefusionalgorithms，thispaperresearchNSCT(NonsubsampledContourletTransform)imagetransformtheoryamply,andexperiment、)l，itllCTimage，provethattheNSCTcalldescribethedirectionedgeinformationofimagefully．Itdisplaymultireso

7、lutionandmultidirectional，andavoidGibbsphenomenonbecauseoftranslationinvariantofNSCT．Inaddition，thispaperresearchesfusionrulesandvalidatestheimportanceofthechoicesoffusionrulesindifferentscales．Thus，thispapercomesupwithanimagefusionalgorithmbasedonNSCTandPCNN(Puls

8、eCoupledNeuralNetwork)．Thealgorithmusingmultiresolution，multidirectionalandtranslationinvariantofNSCTusestheimagemeanvalueasthecorrespondnervecelllinkst